陶冶：浦東法院數據類案件的司法實踐

一、數據保護的總體情況

圖：浦東法院近年來涉數字經濟知識產權案件收案情況

我們今年發布了數字經濟知識產權司法保護白皮書和典型案例。據統計，過去5、6年間，數字經濟的知識產權案件大幅度增長，2017年超過了4000件，此后呈現大幅增長的態勢，案件總量持續遞增。案件類型覆蓋面廣，其中主要是以侵害信網權案件為主。而涉及反法的案件比重雖然不高，不到5%，但是隨著新的業態、新的經濟形態、新的行為模式不斷發生、涌現，尤其是涉及數據類案件的總量也在持續增長，審理的難度不斷加大，給我們審判工作帶來了新的挑戰。

關于數據類案件的界定。數據類案件中的數據產品，是指經營者依法收集、加工而具有一定價值的數據集合。同時數據作為一個集合概念，在不同標準下可以劃分為不同的數據類型。從數據產業發展近況來看，不同主體、不同行業對于數據的使用方式也不盡相同，不同的個案中呈現的行為模式也是不盡相同的。對于數據到底怎么界定，根據被訴行為與目標數據的關聯程度不同，其內涵和外延是具有彈性的。比如抓取網絡文學網站的作品標題用于自身經營網站進行引流的行為，雖然并不是直接涉足數據產業、影響數據持有和使用規則的數據類典型案件，但它的表現形式在于抓取數據，從某種意義上說這類案件也可認為是涉數據案件。

關于數據類案件涉及的法律規定。在司法實踐中，主要援引的是反法的相關條款。比較典型的是互聯網專條的兜底條款，《反法》第12條第2款第4項；總則的一般條款，《反法》第2條；《反法》第8條，虛假宣傳條款，也就是數據刷量炒信的行為，通過虛假宣傳的條款來予以規制；最后是《反法》第9條，商業秘密條款，即非公開的數據可以用商業秘密保護條款來予以保護。

二、浦東法院的工作舉措

今年4.26期間，浦東法院發布了《數字經濟知識產權司法保護白皮書》，系統梳理了浦東法院近年來關于數字經濟知識產權司法保護的基本情況、裁判理念、主要問題和對策建議，并發布了10件相關典型案例。

目前，正在撰寫上海法院互聯網不正當競爭類案指南，其中特別加入了涉數據競爭行為的審查。類案要件指南是上海高院針對不同的常見案件類型編纂出版的辦案工具書，目前已經出版了5本。浦東法院主動承接了互聯網不正當競爭類案指南的撰寫工作，后續將根據上海高院的統一安排部署出版。其中，專門加入了涉數據不正當競爭行為的審查一節，重點關注涉數據知識產權案件的審理規則。

同時，我們庭專辦此類案件的專業法官撰寫了《商業邏輯基礎上數據不正當競爭判定規則的調適》課題，刊載于《人民司法》2023年第16期，針對數據不正當競爭案件提供了相應裁判理念。其中提出，一是增加數據的合法性審查作為數據權益保護的前置要件，違反法律強制性規定的數據將無法受到反不正當競爭法的保護。二是以商業意愿作為數據競爭行為正當與否的一般評價原則，對于違反其他經營者商業意愿獲取、利用其數據的行為，可給予反不正當競爭法上的否定評價。三是在數據領域的利益平衡中更加突出公共利益的地位，從數據產業整體視角加以審視，為不同時空維度的數據經營者提供參與市場競爭的合理空間，以維護數據領域競爭效能的持續穩定。

三、案件特點

通過案件審理，我們發現此類案件近年來有幾個發展的趨勢。一是涉及的領域日益廣泛，從最初的主要涉及像“大眾點評網”等信息聚合網站逐漸向各專業領域的網站延伸，比如視頻網站、房源信息網站等，更多涉及的是數據污染、數據刷量等等的新行為類型。二是涉及的類型不斷多樣，從最初主要是內容數據到用戶行為數據，比如瀏覽量、交易量，和市場交易數據，比如廣告投放數據等轉變，這比純粹的內容抓取相對要復雜。三是涉及的行為越來越復雜，訴爭行為從數據抓取行為轉向數據使用行為，涉訴的數據大多處于公開、可獲取的狀態，以抓取他人保密數據、破壞數據技術措施等行為涉訴的比例相對較低，更多的案件是由對他人數據的使用行為而引發的。

四、典型案例

· 早期案例

浦東法院最早審理的數據類典型案件可以回溯到2011年“趕集網”與“百姓網”的不正當競爭糾紛案?！摆s集網”和“百姓網”均系生活分類信息服務網站，“百姓網”抓取“趕集網”用戶預留并公開的QQ號后，對其添加“@qq.com”后綴形成電子郵箱地址并向用戶發送廣告郵件，吸引用戶前往“百姓網”發帖以提升“百姓網”的訪問量。生效裁判認為，“趕集網”公開了用戶資源信息，該信息不屬于其專有的知識產權權利，即便“百姓網”發送了推廣郵件也屬于商業推廣的范疇。因此，判決駁回“趕集網”的全部訴請。

· 典型案例——非公開數據的保護

大家知道知識產權犯罪是一個情節犯或數額犯，情節嚴重或數額巨大的民事侵權行為就有可能構成刑事犯罪，為此我們浦東法院也最早開展了知識產權“三合一”審理的審判模式。我們通過商業秘密保護形式有力保護非公開的商業信息，并對情節嚴重的行為依法予以刑事打擊。比如在2012年的吳某侵犯商業秘密案中，被害單位藥明康德公司為輝瑞公司提供化學合成服務，根據輝瑞公司的訂單設計結構式的具體合成路徑并進行實驗，將合成的化合物及記載具體合成信息的實驗數據報告交付給輝瑞公司。被告人原系藥明康德公司員工，其先后數次采用秘密拆換電腦硬盤的方式，竊取上海藥明康德公司其他研究人員電腦中的實驗報告等研究材料。離職后，將竊取材料中的結構式在其自行成立的公司網站相關數據庫上公開披露。浦東法院以侵犯商業秘密罪，判處該被告人有期徒刑三年六個月，并處罰金，對扣押的移動硬盤予以沒收。

· 典型案例——數據抓取后使用行為的認定

2016年的大眾點評訴百度案，入選了此次知產財經的典型案例。事實上，這個案例在數據抓取使用的正當性認定上審理較早，也較具有典型性，在探討此類案件時常會被提及。百度地圖大量抓取用戶在大眾點評網發布的商戶點評信息，并在百度地圖的相關商戶頁面進行完整的使用。中間比較值得一提的有兩點，一是提出了“實質性替代”的標準，即認為百度地圖對于商戶點評信息的完整展示，實質替代了大眾點評網的商業模式，該種數據使用方式不具有正當性。判決還特別指出，早期版本的百度地圖只提供了三條來自大眾點評網的點評信息，每條點評信息都沒有全文顯示，而且每條點評信息都設置了指向信息源網站的鏈接。百度地圖中的這種早期使用方式，不足以替代大眾點評網向公眾提供點評信息，不會對漢濤公司造成實質損害，不違背公認的商業道德和誠實信用原則，所以不夠成不正當競爭。二是涉及使用的認定問題，判決進一步闡釋，搜索引擎未違反Robots協議抓取網站的內容，并不能因此認為不構成不正當競爭。因為，Robots協議只涉及搜索引擎抓取網站信息的行為是否符合公認的行業準則的問題，不能解決搜索引擎抓取網站信息后的使用行為是否合法的問題。這里特別值得一提的是，我們在審理過程中提出了商業意愿的問題。其實大眾點評的商業模式是希望搜索引擎來抓取引流，關鍵是怎么用，“實質性替代”的完整性使用顯然不符合他的商業利益。標明鏈接出處的使用，實際上是不違背正當性的原則。

· 典型案例——刷量炒信行為的規制

2016年的“大眾點評”訴千絡公司案，也是此次入選知產財經的典型案例，以及騰訊公司訴“螞蟻平臺”案都涉及的是刷量炒信行為的規制問題。前者是刷排名，即千絡公司向經營者提供刷量服務，使其經營的網絡店鋪能夠在大眾點評網上獲得更為靠前的排名。后者是“螞蟻平臺”組織用戶付費瀏覽微信公眾號文章，為公眾號文章的發布者虛構瀏覽量，借此提升公眾號文章中嵌入的廣告瀏覽量，從而獲取高于實際應得的廣告分成，也就是提升公眾號文章的閱讀數量來增加廣告分成，實際也是刷量。目前司法實踐中已經明確，通過虛假宣傳條款來予以規制。

五、審理難點

通過近年來的司法實踐，我們認為當前此類案件有五個 “較難把握”的審理難點：一是數據權益邊界的框定較難把握。數據的產生、獲取、存儲、使用均在流通和交互狀態下，除保密數據作為特例外，經營者在多數情況下無法對數據形成有效的控制；同時，司法實踐中，如何準確審查經營者據以主張保護的數據的來源及屬性，從而合理界定數據權益保護的邊界、明確數據權益的歸屬，存在一定困難。二是數據經營者之間利益關系的分配較難把握。數據在收集、使用等不同環節、不同應用場景，分別對應不同的經營主體，存在不同的競爭利益，經營主體所對應的不同競爭利益需要合理分配與平衡，需要動態把握，這給審判實踐帶來了很大挑戰。三是數據競爭行為不正當性的判定較難把握。隨著科技不斷發展，部分數據相關的新業態、新商業模式尚未形成相對成熟、穩定的商業行為規范，對數據競爭行為不正當性的司法認定帶來了新的挑戰。比如，在數據抓取類不正當競爭行為的判定中，就數據抓取行為是否具有不正當性，存在Robot協議下的約定標準、Open API模式下三重授權原則及實質性替代原則等多重判定標準，有待進一步統一。四是法律適用的類型化匹配較難把握。數據持有者并不必然反對其他經營者對數據的使用，引發數據權益糾紛的原因多在于數據使用者的使用方式不符合數據持有者的商業意愿。但從知識產權法和競爭法的立法模式來看，“權利/權益侵害”是其既定模式，因此，以干擾、破壞的侵害視角去平衡數據獲取、使用過程中不同經營者之間的利益，在法律適用過程中存在不相匹配的情況。五是數據保護與公共利益的平衡較難把握。即使是商業數據，往往也可能因其收集過程或使用場景涉及公共利益或社會福祉而具有一定的公共屬性。在司法實踐中如何平衡作為私權的數據權益與公共利益有待進一步探討。

六、裁判思路

對于這類案件的裁判思路，我認為，一方面從目的上看要保護激勵。激勵理論是知識產權法律的底層邏輯和重要理論基礎，數據作為一項權益來看，是要在流轉、使用過程中才能發揮它最大的價值和效用，要避免“讓數據沉睡”和數據壟斷。這與知識產權的底層邏輯是相通的。司法要引導其價值作用的發揮，起到一個保護激勵的作用，旨在避免獲取行為破壞數據產品提供或生產的激勵機制，通過保護激勵推進數據產業的發展，這是總的目標。另一方面從理念和方法上看要堅持動態系統論。數據獲取具有豐富的場景特征，在進行反不正當競爭評價時應采取動態系統的視角，以經營者利益、消費者利益和競爭秩序的利益為維度，對影響各維度的相關因素進行分析綜合得出結論。這些因素包括數據的價值、數據的類型、獲取數據的方式、獲取數據的目的和效果等，進行類型化的分析，對數據抓取使用行為的正當性綜合作出認定。